压缩视频超分辨率重建中的几个关键问题

在此分结合经典超分辨率重建理论,讨论了压缩视频重建过程需要考虑的几个因素,指出了降质模型和运动估计的重要性。还对压缩视频超分辨率的两种重要算法进行了介绍,分析了它们对量化误差的不同应用。     

Bayesian框架下单帧非压缩图像超分辨率重建的研究

超分辨率图像重建技术有着深刻的理论内涵,广阔的应用前景。该技术可以针对静止的非压缩图像信号,也可以针对压缩的运动视频信号。而对单帧非压缩图像的重建研究是超分辨率重建技术研究的基础。超分辨率重建主要有凸集投影(POCS)和最大后验概率(MAP)两种方法。在Bayesian框架下对单帧非压缩图像的超分辨率重建方法进行研究分析,为后续研究做好准备工作。     

Bayesian框架下单帧非压缩图像超分辨率重建的研究

超分辨率图像重建技术有着深刻的理论内涵，广阔的应用前景。该技术可以针对静止的非压缩图像信号，也可以针对压缩的运动视频信号。而对单帧非压缩图像的重建研究是超分辨率重建技术研究的基础。超分辨率重建主要有凸集投影（POCS）和最大后验概率（MAP）两种方法。在Bayesian框架下对单帧非压缩图像的超分辨率重建方法进行研究分析，为后续研究做好准备工作。     

一种基于图像超分辨率技术的图像质量提升技术

<正>在飞行试验中,由于视频遥测带宽限制,飞机上加装的相机或者机载视频数据在有限带宽下,需要进行低码流压缩,导致视频信息失真、受损或者不够清晰,影响视频监控效果。因此,需要进行失真图像的超分辨率重构或图像清晰度提升技术研究,提升图像的质量。本文的研究主要是通过图像超分辨技术,建立失真图像及低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,通过深度学习方式构建超分辨率学习网络,对大量LR-SR图像进行训练与学习,     

一种用于车牌识别的图像超分辨率算法

仿效人类的视觉认知过程,提出面向目标的图像超分辨率算法.只需从一幅车牌图像就可以恢复目标的细节信息.该算法使用先检测、后重建的思路,通过联合稀疏编码建立目标高低分辨率图像片之间的关系,以目标可以稀疏表示为先验,检测到目标区域后,通过压缩感知重建图像.实验表明,重建图像的峰值信噪比(PSNR)较传统方法约有2 dB的改善.此外,还验证了超分辨率重建改善了车牌识别结果,可以消除20％的错误识别字符.     

基于正则化的超分辨率重建研究

超分辨率重建技术是指将同一场景拍摄得到的低分辨率图像融合在一起,并去掉模糊和噪声,从而重建出高分辨率图像的技术,是近年来重要的研究领域之一,具有广阔的应用前景。本文详细介绍了超分辨率重建技术的数学模型和解决超分辨率病态问题的方法。通过引入空间域正则化的方法加入到超分辨率的重建过程中,从而大大改善了超分辨率重建算法的稳定性,提高了超分辨率重建的质量和视觉效果。     

基于SRGAN技术的图像超分辨率重建研究

图像的分辨率在图像中是一项及其重要的参数,用于蕴含图像的重要信息。而实际上,可能受多方面环境因素的影响,高分辨率的图像往往不容易采集到。为解决低分辨率图像给采集数据带来的种种问题与影响,人们开始研究超分辨率技术。超分辨率技术是指将拍摄到的低清分辨率的图像使用重建的技术来得到更高清分辨率的图像,从而达到获取图像上更多信息的效果,主要的应用场景有医学影像仪器、监控设备以及卫星图像等。普通意义上的图像超分辨率重建一般是将图像直接放大或者进行缩小,对图像的实际超分辨率重建效果不是很明显。为解决传统超分辨率重建对图像质量改善不大的情况,引入基于神经网络的SRGAN。SRGAN使用生成式对抗网络架构(GAN),~([1])以优化损失函数为目标,生成图像中的某些细节。本文将描述SRGAN在应用中的具体实现过程,通过分析模型中的损失函数以及模型的训练过程,对其重建效果以及产生的问题进行深入探讨。     

视频图像超分辨率应用系统设计与实现

本文设计实现了一个视频图像超分辨率应用系统.文章描述了超分辨率实验平台的设计,包括系统结构、图像与视频内容、主要算法模块设计,介绍了开发该系统平台、开发该平台所使用到的关键技术,显示使用本系统处理后的图像.     

LD夜视成像探测中基于PSF的超分辨率重建技术研究

夜视目标识别在视频监控中起着非常重要的作用。从早期的红外热成像发展至今,激光夜视成像系统被广泛的应用。它不仅受到大气吸收和散射特性的影响,还与光学系统中的透镜及传感器的衍射极限有关。在既有成本下,通过图像复原和超分辨率重建,可以尽可能的提高夜视成像的成像质量。很多学者的研究结果表明,成像系统的点扩散函数作为先验知识,可以提高图像复原的质量。因此,本文在最大后验概率框架下,实现点扩散函数与凸集投影超分辨率重建相结合,并应用到半导体激光夜视成像探测系统中,客观的图像质量评价标准被用来决定迭代次数。目标识别的实验结果表明,用本文提出的重建方法可以有效提高半导体激光夜视成像的范围和成像质量。     

基于稀疏表示的图像超分辨率

本文主要研究了基于稀疏表示的超分辨率重建算法。此算法分别要将高低分辨率图像训练成两个图像字典,再利用稀疏表示算法为每一幅分辨率图像在低分辨率字典中估计出稀疏系数,最后利用得到估计的系数和高分辨率字典进行高分辨率图像重建。     

基于稀疏表示块和全变分的超分辨率重建研究

针对传统的基于稀疏表示超分辨率重建存在不能同时保存边缘与纹理结构,并且在线运行时间长的问题。一种基于稀疏表示块的超分辨重建算法被提出,首先通过图像训练PCA字典集,然后应用PCA算法得到相应的聚类子字典,在重建的过程中引入全变分正则项,以便联系图像局部之间的信息和加强保存重建过程中的图像纹理特征。最后用分步算法求目标函数,重建得到高分辨率图像。大量的仿真实验结果证明,与传统的超分辨率算法相比,新算法能够改善图像结构特征信息,评价指标值也有一定的提高。     

浅析超高清数字电视视频压缩编码技术

超高清数字电视现已成为全国热议的焦点,研究业对其展开了深入的研究。由于超高清数字电视的分辨率很高,所以导致其在运行时必须配备相应的大容量信号数据装置,以满足超高清分辨率对信号的需求。结合超高清数字电视压缩编码技术的特点,本文对超高清数字电视运行中应用到的食品压缩编码技术作详细探析,得出结论供同行参考借鉴。     

活细胞超灵敏结构光超高分辨率显微镜

由于超分辨率显微镜需要额外的照明来换取更高的空间分辨率,导致了现在的超分辨率显微镜存在时间分辨率低和记录时间短两个问题。虽然结构光照明显微镜在获得超分辨率图像和所需要光子数方面有一个更好的平衡,相比其他超分辨率技术更有优势,但是传统的结构光照明显微镜的重构方式在信噪比比较低的时候会明显存在伪影。在本文中,我们利用生物样本在xyt三维空间的连续性作为先验知识,发展出了基于海森范数的正则化方式,并用来重构出伪影更少的结构光照明显微镜的超分辨率图像。与维纳反卷积这个经典的重构算法相比,海森反卷积只需要在成像时百分之十的光子数就可以达到同样的超分辨图像的重建效果。在激光强度为8—250W/cm2的情况下,海森结构光照明显微镜在活细胞中对快速分泌的囊泡、内质网等进行空间分辨率达到88nm,时间分辨率达到188Hz的超分辨率图像重建。全新的时间分辨率和空间分辨率使得我们可以在囊泡分泌过程中观测到新的中间态,观察到了囊泡靠近细胞膜的过程,以及之后的分泌小孔进一步扩大的过程这两个囊泡分泌过程中中间状态。使用基于海森正则项的结构光照明显微镜,我们可以在活细胞中观测到清晰的线粒体嵴。以及嵴结构在线粒体融合,线粒体分裂过程中的动态活动,甚至是单个没有发生融合或者分裂的线粒体内的嵴的融合的过程。     

一种城市轨道交通线网视频大数据平台设计

近十年,城市轨道交通视频监控系统经历了系列技术发展和进步.图像处理从模拟发展到模拟数字结合方式,再发展至全数字视频监控系统;图像编码格式从H.264发展到压缩算法效率更高的H.265;图像分辨率从标清到高清,再出现超高清视频监控终端的应用;从专用、公安视频监控系统分别独立设置,到"公、专合一"的演进;功能上从单一的视频...     

基于光场渲染的动态3D目标重构技术

提出了一种基于光场渲染的动态3D目标重构的方法.目前基于图像建模的方法对于复杂场景难以建模,而基于图像渲染的方法因数据量大不利于动态场景的实时渲染.因此采用了模型和图像相结合的方法,从多视点视频图像中重建动态3D模型,采用光场映射算法对重建的3D模型进行光场采样,然后对样本分解压缩.实验结果表明,在保证真实感的同时,减少了数据量,并可实现动态3D目标的重构.     

图像超分辨率重新建立技术综述

超分辨率重新建立技术,指代的是通过将一幅或者多幅的低分辨率图像中的信息进行整合,重新创建出一幅具有高分辨率的图像。与此同时,可以将成像器件导入的模糊图像和噪音清除。超分辨率重新建立技术具有广泛的使用领域,在国内外受到众多科学家的关注,并成为重点研究的热点之一。文章对超分辨率重新建立技术的基本原理进行论述,分别介绍了超分辨率重新建立技术的经典方法,并总结出各方法的优点和缺点,为研究者对超分辨率重新建立技术研究提供一定的理论帮助。     

基于MPC850和IME6400的嵌入式视频监控系统的设计

在重要场所安全监控或工业现场控制系统中,视频监控系统非常重要,但是高精度实时视频信息量巨大,必须进行压缩。最常用的软件压缩法对复杂的压缩格式编程工作量巨大;而硬件实现法,采用专用芯片按即定格式高速压缩视频,实时性好,可靠性高。本文利用IME6400和MPC850设计出简单的数字视频监控方法。     

能拍摄动态视频的数字相机

过去．数字相机只能拍摄极为粗糙的动态视频（只有240线的分辨率，刷新率也只能达到15帧/秒），现在则不同了，价格低廉的高速芯片使得数字相机也能拍摄高品质的动态视频了（解析度能达到480线，刷新率也提高到了30帧/秒）。当然，仅用这些设备还无法获得DVD级别的画质，因为它们在画面的稳定性、采光和画面的缩放功能上都有所不足，再加上它们使用的是MPEG-4的压缩格式，使得图     

压缩感知理论在交通视频系统中的应用

交通视频是智能交通系统的重要组成部分,海量的数据给交通视频的存储带来了很大的挑战。随着压缩感知理论的不断发展,这一难题可以得到较好地解决。文章阐述了交通视频压缩编码和压缩感知理论,重点介绍了基于压缩感知理论的交通视频编码的相关算法以及基本框架,为智能交通系统的建设提供参考。     

一种视频重建滤波器及放大电路的设计

模拟数据进行数字转换后会出现混叠噪声,而数模转换则会存在毛刺噪声。在视频应用中,需要经过重建滤波器对输出进行平滑滤波,以消除采样引起的混叠噪声和数模转换精度不够引起的毛刺噪声。本文设计了一种4阶巴特沃斯低通滤波器作为视频重建滤波器。重建滤波器之后的信号需要进行放大及驱动才能使用,我们使用MAX4090在重建滤波器之后驱动视频信号。